La inteligencia artificial parece entrar en una nueva fase. La proliferación de pruebas de concepto, proyectos aislados y promesas vacías empieza a quedar atrás. En este comienzo de 2026 el panorama es otro.

Las grandes organizaciones ya están integrando la IA en su operativa diaria y en decisiones de negocio, y empiezan a reportar el impacto que esto tiene en sus resultados. No es un fenómeno aislado, en España ya empiezan a conocerse casos concretos en los que la inteligencia artificial se traduce en mejoras medibles de eficiencia y rentabilidad.

Se trata, además, de una transición que avanza incluso por encima de la media internacional. En el mercado global, el porcentaje de organizaciones que se califican como “líderes en IA” se sitúa en el 15%; mientras que en el caso español esa tasa sube hasta el 19%, tal y como refleja el Informe Global de IA 2026, elaborado por NTT DATA a partir de una encuesta a más de 2.500 directivos de 35 países y 15 industrias.

Eso sí, no todas las compañías han alcanzado esa madurez al mismo ritmo ni con el mismo alcance. El propio documento subraya que la diferencia entre liderar o quedarse atrás no tiene tanto que ver con experimentar antes o desplegar más casos de uso, sino con la capacidad de las empresas para convertir la IA en una “palanca estructural de valor”.

Esto conecta con una tendencia que ya se viene observando en grandes compañías: el paso de un uso desordenado y, en muchos casos, poco gobernado de la inteligencia artificial, a un enfoque más consciente, orientado a resultados y con mayor control.

De la experimentación al impacto real

Empiezan a despejarse las dudas sobre el aterrizaje de la IA, dejando atrás la experimentación y cuantificando su impacto real. “El retorno no llega por acumulación de proyectos, sino por integración”, recoge el estudio mencionado. Un patrón que explica por qué algunas organizaciones empiezan a tomar distancia respecto al resto.

Las cifras refuerzan esa idea. Las compañías que han logrado alinear su estrategia de IA con la del negocio tienen 2,5 veces más probabilidades de registrar crecimientos de ingresos superiores al 10% y son 3,6 veces más propensas a operar con márgenes iguales o superiores al 15%.

Un dato más: el 62,8% de las consideradas líderes logró un crecimiento de doble dígito en su último ejercicio fiscal, frente a apenas el 25,3% del resto.

Esa diferencia se refleja también en la actitud ante la adopción, las empresas con mayor madurez no optan por esperar. Casi la mitad (el 46%) sigue la estrategia de moverse rápido para liderar el mercado, mientras las rezagadas optan por posiciones mucho más conservadoras.

España acelera, pero no escala

En España, aunque el tamaño de la muestra es menor, los indicadores apuntan en la misma dirección. La mitad de los participantes en la encuesta asegura que la inteligencia artificial ya optimiza su actividad diaria, especialmente en ámbitos como las operaciones, el cumplimiento normativo y el soporte a la toma de decisiones.

Y su impacto empieza a reflejarse también en la cuenta de resultados. Seis de cada diez grandes empresas aseguran haber incrementado sus beneficios entre un 5% y un 15% en el último ejercicio gracias al uso de inteligencia artificial.

Además, el 37% de los directivos anticipa un crecimiento sostenido al alza en los próximos dos años impulsado por esta tecnología.

La confianza también se traslada al plano financiero. El 93% de las grandes compañías españolas asegura contar con presupuesto para nuevos desarrollos de IA, una cifra que sitúa al mercado nacional en una posición de partida favorable.

Un avance que, a su vez, queda reflejado en el planteamiento del negocio. El 19% cuenta ya con estrategias de inteligencia artificial claramente definidas y modelos de ejecución consolidados.

Por tanto, el reto es convertir ese esfuerzo inversor en impacto operativo sostenido, y no seguir acumulando iniciativas desconectadas unas de otras, sin una gobernanza clara.

Organización, talento y arquitectura

El estudio no se olvida de tocar uno de los puntos críticos de esta tecnología: la organización interna y la transformación del modelo laboral. Lejos de una reducción del empleo, los datos muestran que las compañías más avanzadas eligen que las personas definan objetivos y supervisen decisiones, mientras los sistemas de IA, cada vez más autónomos, ejecutan y optimizan procesos.

En el caso español, siete de cada diez de los consultados aseguran que no prevén frenar la contratación de talento junior tras la adopción de IA. Lo que debe interpretarse como una palanca de crecimiento antes que como un ajuste de la plantilla.

Se impone, pues, un modelo híbrido, que descarta el reemplazo de las personas por la IA y apuesta por ella para aumentar sus capacidades, especialmente entre los perfiles con mayor experiencia y conocimiento del negocio.

Otra de las brechas más visibles en la adopción de la inteligencia artificial tiene que ver con la arquitectura tecnológica.

El documento de NTT DATA señala que las organizaciones que obtienen mejores resultados no se limitan a añadir capas de IA sobre sistemas heredados, sino que están reconstruyendo sus aplicaciones con capacidades integradas desde el diseño.

Este enfoque facilita el escalado en un entorno marcado por la regulación, la soberanía del dato y unas exigencias crecientes de seguridad.

Invertir y gobernar para competir

Las más maduras, además, también son las que más invierten y muestran una mayor disposición a seguir incrementando ese gasto en los próximos años tras los primeros resultados. Es lo que se conoce como efecto flywheel, un término económico traducido literalmente como 'efecto volante' o, más comúnmente, 'efecto bola de nieve'.

Una dinámica que, por otra parte, también ayuda a entender por qué la brecha entre unas y otras, no se reduce, al revés, tiende a ampliarse a medida que la IA se integra en las diferentes capas del negocio.

En paralelo, y como ya se adelantaba más arriba, la gobernanza gana peso en la agenda de la alta dirección. La inteligencia artificial deja de ser una cuestión que sólo compete al área tecnológica para vincularse de forma directa a la gestión del riesgo, la inversión y los resultados.

Así, en las organizaciones más avanzadas, más de la mitad opera ya con modelos centralizados y con estructuras específicas para supervisar su despliegue, desde comités ejecutivos hasta nuevas figuras de coordinación interna.

Todos estos factores (inversión, organización interna, arquitectura desde el diseño, gobernanza) ayudan a explicar por qué la brecha entre organizaciones no se está cerrando, sino ampliando. Es cierto que la IA es cada vez más accesible, pero no todas las empresas están preparadas para integrarla de forma coherente.

Las que avanzan construyen plataformas, no pilotos, diseñan procesos completos y gobiernan la IA con criterios económicos y organizativos. En esta nueva etapa, la ventaja no vendrá tanto de los modelos que se aplican, sino en la capacidad para convertir la inteligencia artificial en el sistema operativo del negocio.